Nature Medicine：AI赋能外科手术：从术前诊断到术后监测
Nature Medicine：AI赋能外科手术：从术前诊断到术后监测
在当今医学领域，人工智能（Artificial Intelligence, AI）正以前所未有的速度发展，并在众多领域展示出其强大的应用潜力。然而，相较于其他医学领域，AI在外科手术中的应用尚处于起步阶段，但其未来发展前景令人瞩目。外科手术是一个高度复杂且依赖经验的领域，涵盖术前诊断（Preoperative Diagnosis）、临床风险预测（Clinical Risk Prediction）、术中决策支持（Intraoperative Decision Support）和术后监测（Postoperative Monitoring）等多个环节。每年全球约有3.3亿台手术正在进行中，随着手术需求的不断增加和等待名单的延长，AI在优化外科手术流程和提高手术效果方面的潜力正逐步显现。
术前诊断与风险预测
术前诊断是手术成功的重要环节。AI在医学图像识别方面的表现尤为突出，特别是在早期疾病诊断和手术计划制定方面。例如，三维卷积神经网络（3D Convolutional Neural Network, 3D-CNN）能够在术前磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）中检测出胰腺导管腺癌，具有极高的准确性（AUROC值分别为0.97和0.90）。这种高精度的早期诊断有助于及时干预，从而显著改善患者的预后。
高精度的风险预测模型能够帮助医生在术前更好地选择手术适应症，减少手术的无效性，提高患者知情同意的质量。例如，基于机器学习的POTTER计算器在急诊手术患者中的预测准确性达到了0.92（内部验证）和0.93（外部急诊手术验证）。这种模型通过综合分析多种数据，提高了风险预测的准确性，为临床决策提供了有力支持。
术中决策支持与自动化
AI在术中的应用主要集中在实时决策支持上。例如，术中低血压预测指数（Hypotension Prediction Index, HPI）已在两项随机试验中显示出显著的临床效益，能够提前预测低血压并进行干预。通过实时分析患者的生理数据，AI可以帮助医生在术中做出更及时、更准确的决策，减少术中并发症的发生。
计算机视觉是AI在术中应用的另一个重要领域。通过分析手术视频，AI可以识别手术步骤、评估术者的技术水平，并提供实时反馈。例如，一种统一的外科AI系统在外部验证中能够准确识别和评估针头提取、处理和驱动等手术步骤，表现出较高的可靠性（AUC值大于0.85）。这些技术有助于提高手术的精确度和安全性。
人工智能驱动的数字干预措施在术中环境中的整合（Credit: Nature Medicine）
术后监测与并发症预测
术后监测对于提高患者的康复质量至关重要。当前，许多医院仍依赖于每四小时一次的护士观察，这不仅增加了护理人员的工作负担，也可能导致对患者状况的延迟反应。通过可穿戴设备实现连续的生理参数监测，AI可以实时分析患者的恢复情况，提前预测并发症并进行干预。例如，基于可解释性AI的Prescience系统能够在低氧事件发生前五分钟预测其风险，并提供实时的风险评分。
术后并发症的早期检测对于减少术后死亡率至关重要。例如，MySurgeryRisk使用机器学习算法预测术后主要并发症和死亡的风险，已经在单中心研究中显示出良好的性能。随着传感器和可穿戴设备的发展，AI在并发症预测方面的应用前景广阔。
患者教育与知情同意
大语言模型（Large Language Models, LLMs）如ChatGPT已经展示了在医学教育和患者沟通中的潜力。这些模型可以帮助医生撰写手术知情同意书，提高患者对手术风险和过程的理解。例如，LLM生成的知情同意文档在可读性、准确性和上下文意识方面表现出色，甚至优于外科医生撰写的文档。
AI模型还可以用于个性化的患者咨询，通过分析患者的个人数据，提供定制化的风险评估和术后恢复指导。例如，集成了准确的深度学习风险预测的AI通信平台可以为患者提供个性化的风险评估，回答术前优化和术后恢复的相关问题，指导患者顺利度过整个手术过程。
围手术期和术后连续监测的传感器输入（Credit: Nature Medicine）
随着AI技术的不断发展，其在外科手术中的应用前景广阔。从术前诊断、临床风险预测、术中决策支持到术后监测，AI正在各个环节中发挥着越来越重要的作用。未来，随着多模态AI方法的发展，AI在手术中的应用将进一步扩展和深化，为外科手术带来更高的精确度和安全性，最终改善患者的预后和生活质量。